MXBoard — MXNet Data Visualization
Author: Wu Jun, Amazon AI Software Engineer Translated from: https://zh.mxnet.io/blog/mxboard PrefaceDeep neural networks are notoriously difficult to design and train. It usually involves a large number of tweaking and adjustments, modifying the network structure, and trying various optimization algorithms and hyper-parameters. From a theoretical perspective, the mathematical foundations of deep
沖縄 RubyKaigi 02 で Ruby のデータサイエンス対応活動の最新情報をお伝えして来ました - Speee DEVELOPER BLOG
フルタイム Ruby コミッターの村田です。沖縄は暖かかったです。 3/10 に琉球大学工学部で沖縄 RubyKaigi 02 が開催されました。弊社 Speee はスポンサーとして協力させていただきました。 私は招待講演者として参加し、最後のセッションで Ruby のデータサイエンス対応活動の最新状況をお伝えしました。私のトークの内容を大きく分けると、次の4部構成になります。 今日に至るまでの Ruby のデータサイエンス対応状況の変遷 pycall.rb の紹介 MXNet と mxnet.rb の紹介 今後の展望 今回のトークで新たに mxnet.rb を紹介しました。これは、私が現在開発している MXNet の Ruby バインディングです。MXNet は深層学習もできる分散計算フレームワークです。深層学習フレームワークとしては、おそらく Tensorflow と PyTorch
High-Performance GPU Computing in the Julia Programming Language | NVIDIA Technical Blog
High-Performance GPU Computing in the Julia Programming Language Julia is a high-level programming language for mathematical computing that is as easy to use as Python, but as fast as C. The language has been created with performance in mind, and combines careful language design with a sophisticated LLVM-based compiler [Bezanson et al. 2017]. Julia is already well regarded for programming multicor
MXNetProposal - INCUBATOR - Apache Software Foundation
FINAL This proposal is now complete and has been submitted for a VOTE. MXNet: Apache Incubator Proposal Abstract MXNet is a Flexible and Efficient Library for Deep Learning Proposal MXNet is an open-source deep learning framework that allows you to define, train, and deploy deep neural networks on a wide array of devices, from cloud infrastructure to mobile devices. It is highly scalable, allowing
最大の GPU を使用するクラウド上の仮想マシン、Amazon EC2 P2 インスタンスをリリース
P2 インスタンスのご利用が可能になりました。これは高パフォーマンスの GPU プロセッサと大規模な並列浮動小数点パフォーマンスを必要とする計算処理能力を集中的に使用するアプリケーション向けに設計した新しいインスタンスタイプです。P2 インスタンスは詳細な学習、計算流体力学、金融工学、耐震解析、分子モデリング、ゲノム、レンダリングなどのワークロードに最適です。DirectX と OpenGL を必要とするグラフィックスワークでは、引き続き G2 インスタンスを使用することができます。 P2 インスタンスはクラウド上でもっとも高機能な GPU 仮想マシンであり、16 NVIDIA Tesla® K80 GPU、合計 192GB のビデオメモリ、そして 4 万の並列処理コアが単精度浮動小数点パフォーマンスの 70 テラフロップスを提供、倍精度浮動小数点パフォーマンスでは 23 テラフロップスを
DMLC
Aug 08, 2024 : Player emotion analysis: ML technologies of Leon casino Oct 11, 2017 : RNN made easy with MXNet R Jun 1, 2017 : Conditional Generative Adversarial Network with MXNet R package Jan 18, 2017 : MinPy: The NumPy Interface upon MXNet’s Backend Jan 7, 2017 : Bring TensorBoard to MXNet Dec 14, 2016 : GPU Accelerated XGBoost Nov 21, 2016 : Fusion and Runtime Compilation for NNVM and TinyFlo
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